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回归直线方程推导

我们假设测定的时候,横坐标没有误差(自己设计的样品,认为没有误差),所以认为误差完全出现在纵坐标上,即测定值上.所以只要求出拟合直线上的点和样品纵坐标值的距离的最小值,就好了.就认为这个直线离所有点最近. 设回归直线为y=mx+b.任意一点为(...

给定点(1,1)(2,3)(4,5) ∑是求和号,下面表示求和的起点,上面标示求和的终点,即i从1到n取值求和 所以b^=[((1*1)+(2*3)+(4*5))-3*(1+2+4)/3*(1+3+5)/3]/[(1*1+2*2+4*4)-3*(1+2+4)/3*(1+2+4)/3] =[(1+6+20)-3*7/3*9/3]/[(1+4+16)-3*7/3*7...

设回归方程为y^=bx+a 根据公式 b=(x1y1+x2y2+…+xnyn-nx拔y拔)/[(x1)²+(x2)²+…+(xn)²-n(x拔)²]…[一式] a=y拔-bx拔[二式] 跟你总结一下,大体步骤是 1,首先求出x的平均数x拔和y的平均数y拔 2,求出x1y1+x2y2+…+xnyn,(x1...

【回归直线方程】 回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据(x与Y)间,一条最好地反映x与Y之间的关系直线。离差作为表示xi对应的回归直线纵坐标y与观察值yi的差,其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。数学表...

xi就是x1+x2+....+xn yi就是y1+y2+....+yn 而xi'是(x1+x2+...+xn)/n yi'是(y1+y2+....+yn)/n

把数带进去,∑的意思是“和”

祝你全家死光

计算方法: y = Ax + B:a = sigma[(yi-y均值)*(xi-x均值)] / sigma[(xi-x均值)的平方];b = y均值 - a*x均值。 知识拓展最小二乘法求回归直线方程的推导过程 这里的是为了区分Y的实际值y(这里的实际值就是统计数据的真实值,我们称之为观察值)...

你先看一下,能不能看懂?再问。 令线性回归方程为: y=ax+b (1) a,b为回归系数,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之。 为此构造 Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2 (2) 使Q(a,b)取最小值的a,b为所求。 令: ∂Q/∂a= 2Σ...

现在解回归直线方程主要是用最小两乘法,分别计算出回归系数A,B及相关系数r,来判断点的相关性。现在有专门的软件,比如sspc等,只要输入数字就可以计算的,在excel中也可以计算的。

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